《世界因你不同》读后感

        赶在一月的最后一个晚上,看完了李开复的自传《世界因你不同》。因为我的三分钟热度,前后花了近2年,但确实是本好书。

        这次,我是从最后一章开始倒过来看的。毕竟作为一个IT作业者,我更关注他在全球顶尖IT公司的工作经历。没错,确实从他的书中看到了Google、微软或者苹果的企业文化。但我更关注的是”是什么造就了李开复,让他如此成功及深得人心." 所以于我,印象最深的是他的求学生涯。

     1)“读博士,就是挑选一个狭窄并重要的领域作研究,毕业的时候交出一篇世界一流的毕业论文,成为这个领域里世界首屈一指的专家。任何人提到这个领域的时候,都会想起你的名字。”
          ------------------这句话,狠狠地给我敲了记警钟。我从来都是三分钟热度,所有尽管我看书,但从来没感觉过收获。
    
     2)”你从学校带走最有价值的不是这份论文,而是你分析和独立思考的能力、研究和发现真理的经验,还有科学家的胸怀。当你某一天不现研究这个领域的时候,你依然能在任何一个新的领域做到最好。“
          ------------------除了三分钟热度外,我的另一个坏毛病就是不会思考。所以小说看得只是情节,理论性的书看完没感觉,然后仍然在实践中犯错。12年初的时候开始关注这个坏毛病,然后工作中也碰到一些问题,感觉现在已经开始思考了,这个可能是我12年的最大收获吧。

     3)美国的大学教育,最重要的一点就是培养了学生独立思考的能力,我们从阅读中思考,从辩论中思考,从而获得启示,进行将独立思考变成一种能力。
          ------------------仍然是思考的重要性。


    4)“一个有思想,但是不能表达的人,如同自己没有思想。”
          ------------------所以沟通,增强表达能力。


    5)“我不同意你,但我支持你”。“我可以不同意你的观点,但是我誓死捍卫你说话的权利。”
          ------------------要尊重别人,别把自己的观点强加给别人。某些情况下,可以由大家一起表决。


    6)“知道什么是make a difference(制造不同)吗?想你有两个世界,一个世界中有你,一个世界中没有你,让两者的不同最大,最大化你的影响力,这就是你一生的意义。”
          ------------------一直觉得,这个世界即使没有我,也不会有什么不同。话说回来,看完仍然这么觉得。但我还是希望能做得好点。

    7)“成功就是当你醒来,无论身在何处,无论年龄多大,你很快从床上弹起,因为你迫不及待地想去做你爱做的、你深信的、你有才华做的工作。这工作比你个人伟大、神圣。你迫不及待地要起床,跳进它的怀里。”
          ------------------有2个时间段,我也有这样的感受。到现在我都很怀念当时的自己,只是物是人非,再也找不回来了。话说回来,换一个新的岗位,希望自己喜欢,也希望自己能重拾激情。


    8)接触不同的知识,找到自己喜欢的。
          

     9)。。。


PS:
     1)未完待续;
     2)看得书太少,连篇像样的文章也写不出来。记录下来,至少我做了。

2月读书计划:《软件开发的滑铁卢》


Cassie

2013-01-31





【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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